Местные учебные курсы, посвященные искусственному интеллекту (AI), демонстрируют практическую практику практического применения AI решений для решения реальных проблем Обучение AI доступно как «живое обучение на месте» или «дистанционное живое обучение» На месте живое обучение может проводиться локально в помещениях клиента в Russia или в корпоративных учебных центрах NobleProg Russia , Дистанционное обучение в реальном времени осуществляется с помощью интерактивного удаленного рабочего стола NobleProg Ваш местный провайдер обучения.
Machine Translated
Отзывы
Practical part, where we implemented algorithms. This allowed for a better understanding of the topic.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курсы: Understanding Deep Neural Networks
exercises and examples implemented on them
Paweł Orzechowski - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курсы: Understanding Deep Neural Networks
Examples and issues discussed.
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курсы: Understanding Deep Neural Networks
Substantive knowledge, commitment, a passionate way of transferring knowledge. Practical examples after a theoretical lecture.
Janusz Chrobot - ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курсы: Understanding Deep Neural Networks
Practical exercises prepared by Mr. Maciej
ING Bank Śląski S.A.; Kamil Kurek Programowanie
Курсы: Understanding Deep Neural Networks
The easy use of the VideoCapture functionality to acquire video images from laptop camera.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курсы: Computer Vision with OpenCV
I enjoyed the advises given by the trainer about how to use the tools. This is something that can't be got from the internet and are very useful.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курсы: Computer Vision with OpenCV
I enjoyed the advises given by the trainer about how to use the tools. This is something that can't be got from the internet and are very useful.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курсы: Computer Vision with OpenCV
It was easy to follow.
HP Printing and Computing Solutions, Sociedad Limitada Unipe
Курсы: Computer Vision with OpenCV
Additional materials. Theoretical preparation.
ING Bank Śląski
Курсы: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
Great knowledge of the teacher as well as the willingness and ability to share it. Inspiration to search for applications of artificial intelligence algorithms
ING Bank Śląski
Курсы: Using Computer Network ToolKit (CNTK)
I like examples to explain
AUO友达光电（苏州）有限公司
Курсы: OptaPlanner in Practice
the matter was well presented and in an orderly manner.
Marylin Houle - Ivanhoe Cambridge
Курсы: Introduction to R with Time Series Analysis
I was benefit from the passion to teach and focusing on making thing sensible.
Zaher Sharifi - GOSI
Курсы: Advanced Deep Learning
It is one on one. I can ask a lot of question and also ask the trainner to repeat when I was not clear about some stuff.
Курсы: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
Human identification and circuit board bad point detection
王 春柱 - 中移物联网
Курсы: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Demonstrate
中移物联网
Курсы: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
About face area.
中移物联网
Курсы: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
The informal exchanges we had during the lectures really helped me deepen my understanding of the subject
Explore
Курсы: Deep Reinforcement Learning with Python
The trainer's patience
European Space Agency (ESA/ESTEC)
Курсы: Getting Started with Quantum Computing and Q#
It is showing many methods with pre prepared scripts- very nicely prepared materials & easy to traceback
Kamila Begej - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Курсы: Machine Learning – Data science
I like that training was focused on examples and coding. I thought that it is impossible to pack so much content into three days of training, but I was wrong. Training covered many topics and everything was done in a very detailed manner (especially tuning of model's parameters - I didn't expected that there will be a time for this and I was gratly surprised).
Bartosz Rosiek - GE Medical Systems Polska Sp. Zoo
Курсы: Machine Learning – Data science
Alternation theory / practice effective!
CIRAD
Курсы: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Progressive presentation and application of methods
Aurélien Briffaz - CIRAD
Курсы: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Availability and adaptability, answers to questions
Jean-Michel MEOT - CIRAD
Курсы: Introduction to Machine Learning with MATLAB
Issues discussed, exercises carried out (examples), atmosphere of training, contact with the trainer, location.
Wojskowe Zakłady Uzbrojenia S.A. w Grudziądzu
Курсы: Octave not only for programmers
A lot of practical tips
Pawel Dawidowski - ABB Sp. z o.o.
Курсы: Deep Learning with TensorFlow
A lot of information related to the implementation of solutions
Michał Smolana - ABB Sp. z o.o.
Курсы: Deep Learning with TensorFlow
A multitude of practical tips and knowledge of the lecturer from a wide range of AI / IT / SQL / IoT issues.
ABB Sp. z o.o.
Курсы: Deep Learning with TensorFlow
the last day. generation part
Accenture Inc
Курсы: Python for Natural Language Generation
The topics referring to NLG. The team was able to learn something new in the end with topics that were interesting but it was only in the last day. There were also more hands on activities than slides which was good.
Accenture Inc
Курсы: Python for Natural Language Generation
I like that it focuses more on the how-to of the different text summarization methods
Курсы: Text Summarization with Python
The remote classroom setting worked very well
Trimac Management Services LP
Курсы: Introduction to R with Time Series Analysis
Good detail on what R is used for and how to start using it right away
Hoss Shenassa - Trimac Management Services LP
Курсы: Introduction to R with Time Series Analysis
The many practical examples / assignments that we went through were great. For me, I learn better by seeing examples and applying them elsewhere. The use of real data and applying what was taught against it was extremely valuable. Michaels PowerPoint presentations and his ability to work through each solution was invaluable.
Trimac Management Services LP
Курсы: Introduction to R with Time Series Analysis
много информации, ответы на все вопросы, интересные примеры
A1 Telekom Austria AG
Курсы: Deep Learning for Telecom (with Python)
Machine Translated
The exercises.
Elena Velkova - CEED Bulgaria
Курсы: Predictive Modelling with R
Practical exercises with R were very helpful.
CEED Bulgaria
Курсы: Predictive Modelling with R
Тренер был профессионалом в предметной области и смежной теории с превосходным применением
Fahad Malalla - Tatweer Petroleum
Курсы: Applied AI from Scratch in Python
Machine Translated
Я начал с почти нулевого знания, и к концу я смог построить и обучить свои собственные сети.
Huawei Technologies Duesseldorf GmbH
Курсы: TensorFlow for Image Recognition
Machine Translated
Ewa has a passion for the subject and a huge wealth of knowledge. She impressed all of us with her knowledge and kept us all focused through the day.
Rock Solid Knowledge Ltd
Курсы: Machine Learning – Data science
Even with having to miss a day due to customer meetings, I feel I have a much clearer understanding of the processes and techniques used in Machine Learning and when I would use one approach over another. Our challenge now is to practice what we have learned and start to apply it to our problem domain
Richard Blewett - Rock Solid Knowledge Ltd
Курсы: Machine Learning – Data science
So much breadth and topics covered. I felt it was a huge subject to try and cover in 3 days - the trainer did what they could to cover everything almost exactly on time!
Rock Solid Knowledge Ltd
Курсы: Machine Learning – Data science
It is one on one. I can ask a lot of question and also ask the trainner to repeat when I was not clear about some stuff.
Курсы: Insurtech: A Practical Introduction for Managers
I like that it focuses more on the how-to of the different text summarization methods
Курсы: Text Summarization with Python
Artificial Intelligence (AI) Содержание курса
Название курса
Продолжительность
Обзор
Название курса
Продолжительность
Обзор
35 часов
Обзор
Это живое обучение под руководством инструктора (локальное или дистанционное) предназначено для профессионалов, которые хотят начать карьеру в области Data Science .
К концу этого тренинга участники смогут:
- Установите и настройте Python и MySql.
- Понять, что такое Data Science и как она может повысить ценность практически любого бизнеса.
- Изучите основы кодирования в Python
- Изучите контролируемые и неконтролируемые методы Machine Learning , а также способы их применения и интерпретации результатов.
Формат курса
- Интерактивная лекция и обсуждение.
- Много упражнений и практики.
- Практическая реализация в среде живых лабораторий.
Параметры настройки курса
- Чтобы заказать индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться.
К концу этого тренинга участники смогут:
- Установите и настройте Python и MySql.
- Понять, что такое Data Science и как она может повысить ценность практически любого бизнеса.
- Изучите основы кодирования в Python
- Изучите контролируемые и неконтролируемые методы Machine Learning , а также способы их применения и интерпретации результатов.
Формат курса
- Интерактивная лекция и обсуждение.
- Много упражнений и практики.
- Практическая реализация в среде живых лабораторий.
Параметры настройки курса
- Чтобы заказать индивидуальное обучение для этого курса, пожалуйста, свяжитесь с нами, чтобы договориться.
14 часов
Обзор
Этот курс охватывает ИИ (подчеркивание машинного обучения и глубокого обучения) в автомобильной промышленности Это помогает определить, какая технология может (потенциально) использоваться во множестве ситуаций в автомобиле: от простой автоматизации, распознавания образов до автономного принятия решений ,.
14 часов
Обзор
OpenCV is a library of programming functions for deciphering images with computer algorithms. OpenCV 4 is the latest OpenCV release and it provides optimized modularity, updated algorithms, and more. With OpenCV 4 and Python, users will be able to view, load, and classify images and videos for advanced image recognition.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at software engineers who wish to program in Python with OpenCV 4 for deep learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- View, load, and classify images and videos using OpenCV 4.
- Implement deep learning in OpenCV 4 with TensorFlow and Keras.
- Run deep learning models and generate impactful reports from images and videos.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
21 часов
Обзор
По оценкам, неструктурированные данные составляют более 90 процентов всех данных, большая часть которых представлена в виде текста Сообщения в блогах, твиты, социальные сети и другие цифровые публикации постоянно добавляют к этому растущему объему данных Этот курс сосредотачивается на извлечении понимания и смысла из этих данных Используя библиотеки R Language и Natural Language Processing (NLP), мы объединяем концепции и методы из информатики, искусственного интеллекта и вычислительной лингвистики для алгоритмического понимания смысла текстовых данных Образцы данных доступны на разных языках по требованиям заказчика К концу этого обучения участники смогут готовить наборы данных (большие и малые) из разрозненных источников, а затем применять правильные алгоритмы для анализа и отчета о его значимости Аудитория Лингвисты и программисты Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, тяжелая практика handson, случайные тесты для оценки понимания ,.
21 часов
Обзор
Эта учебная сессия, основанная на классе, будет изучать методы НЛП в сочетании с применением ИИ и робототехники в бизнесе Делегаты возьмут на себя компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с использованием Python ,.
14 часов
Обзор
Эта учебная сессия, основанная на классе, будет содержать презентации и компьютерные примеры и упражнения для изучения конкретных ситуаций с соответствующими нейронными и глубокими сетевыми библиотеками ,.
21 часов
Обзор
Курс предназначен для тех, кто хотел бы узнать альтернативную программу для коммерческого пакета MATLAB Обучение threeday предоставляет исчерпывающую информацию о перемещении по окружающей среде и выполнении пакета OCTAVE для анализа данных и инженерных расчетов Получатели обучения - это новички, но также те, кто знает программу и хотят систематизировать свои знания и улучшить свои навыки Знание других языков программирования не требуется, но это значительно облегчит приобретение знаний учениками Курс покажет вам, как использовать программу на многих практических примерах ,.
28 часов
Обзор
OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencvorg) - библиотека с открытым исходным кодом BSDlicensed, которая включает в себя несколько сотен алгоритмов компьютерного зрения Аудитория Этот курс направлен на инженеров и архитекторов, стремящихся использовать OpenCV для проектов компьютерного видения ,.
14 часов
Обзор
OpenFace - это основанный на Python и Torch open-source, программное обеспечение для распознавания лиц в реальном времени на основе исследования FaceNet компании Google В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать компоненты OpenFace для создания и развертывания образца приложения распознавания лиц К концу этого тренинга участники смогут: Работа с компонентами OpenFace, включая dlib, OpenVC, Torch и nn4 для реализации распознавания лиц, выравнивания и преобразования Применяйте OpenFace к приложениям реального мира, таким как наблюдение, проверка подлинности, виртуальная реальность, игры и идентификация постоянных клиентов и т Д Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
21 часов
Обзор
Генерация естественного языка (NLG) относится к производству текста или речи естественного языка с помощью компьютера В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать Python для создания высококачественного текста на естественном языке, создавая собственную систему NLG с нуля Также будут рассмотрены тематические исследования, а соответствующие концепции будут применены к живым лабораторным проектам для создания контента К концу этого тренинга участники смогут: Используйте NLG для автоматического создания контента для различных отраслей промышленности: от журналистики, до недвижимости, до информации о погоде и спорте Выбирайте и организуйте исходное содержимое, планируете предложения и готовите систему для автоматической генерации исходного контента Поймите трубопровод NLG и примените правильные методы на каждом этапе Понимать архитектуру системы генерации естественного языка (NLG) Реализация наиболее подходящих алгоритмов и моделей для анализа и упорядочения Вытяните данные из общедоступных источников данных, а также кураторских баз данных, которые будут использоваться в качестве материала для генерируемого текста Заменить ручные и трудоемкие процессы написания с использованием автоматизированного создания контента Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Библиотека Apache OpenNLP представляет собой набор инструментальных средств для машинного обучения для обработки текста естественного языка Он поддерживает наиболее распространенные задачи NLP, такие как обнаружение языка, токенизация, сегментация предложения, маркировка partofspeech, извлечение именованного объекта, разбиение на разделы, разбор и разрешение ядра В этом обученном, живом обучении участники узнают, как создавать модели для обработки текстовых данных с использованием OpenNLP В качестве основы для лабораторных упражнений будут использоваться примеры учебных данных, а также настроенные наборы данных К концу этого тренинга участники смогут: Установка и настройка OpenNLP Загрузите существующие модели, а также создайте свои собственные Обучить модели различным наборам данных выборки Интеграция OpenNLP с существующими приложениями Java Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
7 часов
Обзор
OpenNMT - полнофункциональная, с открытым исходным кодом (MIT) система нейронного перевода, которая использует математический инструментарий Torch В этом упражнении участники узнают, как настроить и использовать OpenNMT для перевода различных наборов данных выборки Курс начинается с обзора нейронных сетей применительно к машинным переводам Участники будут проводить живые упражнения на протяжении всего курса, чтобы продемонстрировать свое понимание понятий и получить отзывы от инструктора К концу этого обучения участники получат знания и практику, необходимые для реализации живого решения OpenNMT Исходные и целевые языковые образцы будут заранее согласованы с требованиями аудитории Аудитория Специалисты по локализации с технической базой Глобальные менеджеры контента Инженеры по локализации Разработчики программного обеспечения, отвечающие за внедрение глобальных решений для контента Формат курса Лекция по части, часть обсуждения, тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
OpenNN - это библиотека классов openource, написанная на C ++, которая реализует нейронные сети, для использования в машинных процессах В этом курсе мы рассмотрим принципы нейронных сетей и используем OpenNN для реализации примера приложения Аудитория Разработчики программного обеспечения и программисты, желающие создавать приложения Deep Learning Формат курса Лекция и обсуждение в сочетании с упражнениями handson ,.
21 часов
Обзор
Этот курс использует практический подход к обучению OptaPlanner Он предоставляет участникам инструменты, необходимые для выполнения основных функций этого инструмента ,.
21 часов
Обзор
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) - это масштабируемая платформа глубокого обучения, разработанная Baidu В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать PaddlePaddle, чтобы обеспечить глубокое обучение в своих продуктах и приложениях К концу этого тренинга участники смогут: Настройка и настройка PaddlePaddle Настройте сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображений и обнаружения объектов Настройте повторяющуюся нейронную сеть (RNN) для анализа настроений Настройте глубокое обучение в системах рекомендаций, чтобы помочь пользователям найти ответы Прогнозировать рейтинг кликов (CTR), классифицировать наборы изображений большого масштаба, выполнять оптическое распознавание символов (OCR), поиск рангов, обнаруживать компьютерные вирусы и внедрять систему рекомендаций Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Pattern Matching - это метод, используемый для определения заданных шаблонов в изображении Его можно использовать для определения наличия определенных характеристик в захваченном изображении, например ожидаемой метки на дефектном продукте в заводской строке или указанных размерах компонента Он отличается от «Распознавания образов» (который распознает общие шаблоны, основанные на более крупных наборах связанных образцов) тем, что он конкретно диктует то, что мы ищем, а затем говорит нам, существует ли ожидаемый шаблон или нет Аудитория Инженеры и разработчики, стремящиеся разработать приложения для машинного зрения Инженеры-технолоджи, техники и менеджеры Формат курса В этом курсе представлены подходы, технологии и алгоритмы, используемые в области сопоставления шаблонов, как это применимо к Machine Vision ,.
21 часов
Обзор
PredictionIO - это сервер с открытым исходным кодом для машинного обучения, созданный на основе стека с открытым исходным кодом stateoftheart Аудитория Этот курс предназначен для разработчиков и ученых, которые хотят создавать интеллектуальные механизмы для любой задачи машинного обучения ,.
21 часов
Обзор
Этот курс был разработан для людей, заинтересованных в извлечении смысла из письменного текста на английском языке, хотя знания могут быть применены и к другим языкам В этом курсе рассказывается, как использовать текст, написанный людьми, например, сообщения в блогах, твиты и т Д Например, аналитик может настроить алгоритм, который автоматически достигнет вывода, основанного на обширном источнике данных ,.
7 часов
Обзор
Обучение нацелено на людей, которые хотят изучить основы нейронных сетей и их приложений ,.
28 часов
Обзор
Этот курс даст вам знания в нейронных сетях и, как правило, в алгоритме машинного обучения, глубоком изучении (алгоритмах и приложениях) Этот тренинг больше ориентируется на фундаментальные принципы, но поможет вам выбрать правильную технологию: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras и т Д Примеры сделаны в TensorFlow ,.
7 часов
Обзор
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять базовые методы машинного обучения в практических приложениях Аудитория Ученые данных и статистик, которые знакомы с машинным обучением и знают, как программировать R Основное внимание в этом курсе уделяется практическим аспектам подготовки данных / моделей, их выполнения, постходового анализа и визуализации Цель состоит в том, чтобы дать практическое введение в машинное обучение участникам, заинтересованным в применении методов на работе Секторные примеры используются, чтобы сделать обучение релевантным для аудитории ,.
21 часов
Обзор
Этот учебный курс предназначен для людей, которые хотели бы применять машинное обучение в практических приложениях для своей команды Обучение не будет погружаться в технические аспекты и не будет вращаться вокруг базовых концепций и бизнес-приложений Целевая аудитория Инвесторы и предприниматели Менеджеры и инженеры, чья компания рисковала в пространство AI Бизнес-аналитики и инвесторы ,.
21 часов
Обзор
Машиноведение - это отрасль Искусственного интеллекта, в которой компьютеры имеют возможность учиться, не будучи явно запрограммированными Python - это язык программирования, известный своим четким синтаксисом и удобочитаемостью Он предлагает отличную коллекцию проверенных библиотек и методов разработки приложений машинного обучения В этом обученном, живом обучении участники узнают, как применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в финансовой отрасли Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для выполнения ряда командных проектов К концу этого тренинга участники смогут: Понимать фундаментальные концепции машинного обучения Изучение приложений и использование машинного обучения в области финансов Разработка собственной алгоритмической торговой стратегии с использованием машинного обучения с Python Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
28 часов
Обзор
Машиноведение - это отрасль Искусственного интеллекта, в которой компьютеры имеют возможность учиться, не будучи явно запрограммированными R - популярный язык программирования в финансовой индустрии Он используется в финансовых приложениях, начиная от основных программ торговли и заканчивая системами управления рисками В этом обученном, живом обучении участники узнают, как применять методы машинного обучения и инструменты для решения проблем реального мира в финансовой отрасли R будет использоваться в качестве языка программирования Участники сначала изучают ключевые принципы, затем внедряют свои знания на практике, создавая свои собственные модели машинного обучения и используя их для выполнения ряда командных проектов К концу этого тренинга участники смогут: Понимать фундаментальные концепции машинного обучения Изучение приложений и использование машинного обучения в области финансов Разработка собственной алгоритмической торговой стратегии с использованием машинного обучения с помощью R Аудитория Разработчики Ученые данных Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Scala и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию языка программирования Python и его различных библиотек и на основе множества практических примеров, этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
Целью этого курса является предоставление базового знания в применении методов машинного обучения на практике Благодаря использованию платформы программирования R и ее различных библиотек и на основе множества практических примеров этот курс учит, как использовать наиболее важные строительные блоки машинного обучения, как принимать решения моделирования данных, интерпретировать результаты алгоритмов и подтвердите результаты Наша цель - дать вам навыки, чтобы понять и использовать самые фундаментальные инструменты из инструментария машинного обучения уверенно и избежать общих ошибок приложений Data Sciences ,.
14 часов
Обзор
В этом обученном, живом обучении участники узнают, как использовать стек технологии iOS Machine Learning (ML), поскольку они выполняют шаг по созданию и развертыванию мобильного приложения iOS К концу этого тренинга участники смогут: Создание мобильного приложения, способного обрабатывать изображения, текстовый анализ и распознавание речи Доступ к предварительно подготовленным моделям ML для интеграции в приложения iOS Создание пользовательской модели ML Добавить поддержку Siri Voice для приложений iOS Понимать и использовать такие рамки, как coreML, Vision, CoreGraphics и GamePlayKit Используйте языки и инструменты, такие как Python, Keras, Caffee, Tensorflow, scikit learn, libsvm, Anaconda и Spyder Аудитория Разработчики Формат курса Часть лекций, обсуждение частей, упражнения и тяжелая практика handson ,.
14 часов
Обзор
Pandas is a Python library for data manipulation and analysis. Using Pandas, users can perform predictive analysis through machine learning.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
This instructor-led, live training (onsite or remote) is aimed at data scientists who wish to use Pandas to preform predictive analysis with machine learning.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform data wrangling in Python.
- Conduct ETL operations for machine learning.
- Create data visualizations with Pandas
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 часов
Обзор
Эта обучающая сессия, основанная на классе, будет изучать методы машинного обучения с использованием компьютерных примеров и упражнений по изучению конкретных ситуаций с использованием соответствующей программы ,.
Другие регионы
другие страны
Консалтинг
выходные Artificial Intelligence (AI) курсы, курсы Artificial Intelligence (AI) выходного дня, вечерние Artificial Intelligence (AI) курсы, Artificial Intelligence (AI) технические учебные курсы, Artificial Intelligence (AI) буткемп, Artificial Intelligence (AI) буткэмп, Artificial Intelligence (AI) курсы с инструктором, Artificial Intelligence (AI) тренинг с инструктором, выходной Artificial Intelligence (AI) тренинг, тренинг Artificial Intelligence (AI) выходного дня, вечерние Artificial Intelligence (AI) курсы, Artificial Intelligence (AI) коачинг, Artificial Intelligence (AI) тренерство, Artificial Intelligence (AI) тренинг, Artificial Intelligence (AI) инструктор, Artificial Intelligence (AI) тренер, Artificial Intelligence (AI) коач, Artificial Intelligence (AI) курсы, Artificial Intelligence (AI) занятия, Artificial Intelligence (AI) локальные, Artificial Intelligence (AI) частные занятия, Artificial Intelligence (AI) частные курсы, Artificial Intelligence (AI) индивидуальный тренинг, Artificial Intelligence (AI) индивидуальные занятия
.png "european space agency (esa)")
.jpg "european southern observatory (eso)")
.jpg "european organization for nuclear research (cern)")
_ireland.gif "environmental protection agency (epa) ireland")
